위성영상을 이용한 감독분류에서 훈련집단의 선택은 분류정확도에 많은 영향을 미친다. 일반적으로 훈련집단의 특징이 명확한 순수화소를 선택할 경우 전체 정확도가 높은 반면, 저해상도 영상이거나 식별이 불분명하여 혼합화소를 선택하면 정확도는 저하된다. 그러나 실제 영상분류를 수행할 때 순수화소만을 훈련집단으로 선택하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 혼합화소를 훈련집단으로 선택하였을 경우 적합한 분류기법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 소수의 순수화소를 훈련집단으로 선정하여 분류정확도를 산출하고 같은 수의 혼합화소를 이용한 분류결과와 정확도를 비교하였다. 연구 결과, 혼합화소를 사용한 분류기법들 중 SVM의 정확도가 가장 높았으며, 순수화소를 이용한 분류결과와도 가장 작은 차이를 보였다. 따라서 훈련집단으로 혼합화소를 선택할 가능성이 높은 건물 및 녹지혼합지역에서는 SVM을 이용한 영상분류가 가장 적합할 것으로 판단된다.
범람원(floodplain)은 제방과 하천 사이에 존재하는 평탄하고 낮은 지역을 의미하며, 범람원 내 토지 이용 현황 분석은 하천유역의 효과적인 자원관리를 위해서 반드시 필요하다. 본 논문에서는 공간정보 자료인 LiDAR DEM 자료와 RapidEye 영상을 이용하여 낙동강 하천 범람원 내 토지 이용 현황 분석에 관한 연구를 진행하였다. 우선, DEM으로부터 제방 경계선을 추출하여 RapidEye 영상에서 연구대상지역 내 범람원의 범위를 설정하였다. 범람원의 범위를 설정한 뒤, RapidEye 영상에 ISODATA 클러스터링 및 post-classification 과정을 적용하여 범람원 내 토지피복 분류 작업을 진행하였다. ISODATA 클러스터링을 적용하여 분류된 범람원 내 토지피복은 91%의 분류 정확도를 가진다. 분류된 토지피복 클러스터들을 구성하는 픽셀들의 개수를 계산하여, 낙동강 범람원 내 토지 이용 현황에 관한 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여, 연구대상지역 범람원 내 하천의 면적은 46%, 나지의 면적은 36%, 습지의 면적은 11%, 그리고 초지의 면적은 7%라는 사실을 알 수 있었다.
This study is conducted to test an effect of the guided Imagery program on artificially induced pain and to develop an effective nursing intervention for patients with pain. The subjects of this study were 37 normal female university students. The data were collected from September 1998 to December 1998. And two group non-equal quasi -experimental research with pre and post design was used in this study, The data were analyzed with the SPSS $PC^+$ program with percentage, t-test, paired t-test and ANCOVA. The results of this study were as follows : 1. There are no significant differences of systolic blood pressure between groups. 2. The experimental group showed significantly lower diastolic blood pressure than control group after treatment. 3. There are no significant differences of pulse rate between groups. 4. The experimental group showed significantly higher body temperature than control group after treatment. 5. There are no significant differences of pain intensity between groups. 6. There are no significant differences of pain sensation between groups. 7. There are no significant differences of perceived pain tolerance time between groups. 8. The experimental group showed significantly longer real pain tolerance time than control group after treatment. 9. There are no significant differences of anxiety scores between groups. 10. There are no significant differences of Self-esteem scores between groups. 11. There are no significant differences of Self-esteem scores between groups. 12. There are no significant differences of imagability scores between groups. 13. The post-experimental group showed significantly higher relaxation rate than pre -experimental group. 14. There are no significant differences of imaging depth degree between pre-experimental group and post-experimental group. From the above results, it can be concluded that 1. This guided imagery program could be recommenced as an effective nursing intervention to relieve pain. 2. A follow up study is needed to identify long-term effects.
위성영상을 이용하여 지형도를 제작하는 새로운 방법으로 레이다 간섭기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 레이다 간섭기법은 동일한 지역을 촬영한 두 장의 SAR 영상의 위상정보를 이용하여 표고값을 추출하는 기법으로, 기존의 SPOT과 같은 광학영상에 비하여 날씨나 시간의 제약을 받지 않고 지형정보를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 즉, 영상취득의 유연성이 뛰어나며 광범위한 면적에 대하여 저렴한 표고데이터 추출이 가능하여 GIS에서의 활용 가능성 또한 밝다고 할 수 있다. 그러나 레이다 간섭기법은 SAR 시스템에 따라 발생하는 기하학적 왜곡으로 인해 일부지역에 대해서는 위상불구속화 알고리즘에 따라 표고값이 잘못 추정되거나 아예 그값을 얻지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 사용한 ERS 텐덤자료의 경우에는 산악지형에서의 수직위치 정확도가 가장 부정확했으며, 기하학적 왜곡으로는 ERS 위성의 짧은 입사각으로 인한 layover 현상이 주로 발행하였다. 위상불고속화 기법별로는 경로추적방식 알고리즘을 사용했을 경우, 산출된 표고값의 정확도는 최소제곱방식을 수행했을 경우보다 2∼5m 가량 우수하였으나 기하학적 왜곡이 발생한 지역에서의 데이터를 얻지 못하는 결과를 보였다. 이 지역에 대하여 고도민감도를 이용하여 표고값을 추정한 결과 경로추적방식의 정확도를 유지하면서 전체 영상에 대하여 표고값을 갖는 DEM을 제작할 수 있었다.
The conventional water quality measurements by point sampling provide only site specific temporal water quality information but not the synoptic geographic coverage of water quality distribution. To circumvent these limitations in temporal and spatial measurements, the use of remote sensing is increasingly involved in the water quality monitoring research. In other to assess a trophic state of Yongdam reservoir using satellite imagery data, I obtained Landsat ETM data and water quality data on 16th September and 18th October 2001. The approach involved acquisition of water quality samples from boats at 33 sites on 16th September and 30 sites on 18th October 2001, simultaneous with Landsat-7 satellite overpass. The correlation coefficients between the DN values of the imagery and the concentrations of chlorophyll-a were analyzed. The visible bands(band 1,2,3) and near infrared band(band 4) data of September image showed the correlation coefficient values higher than 0.9. The October image showed the correlation coefficient values about 0.7 due to the atmospheric effect and low variation of chlorophyll-a concentration. Regression models between the chrophyll-a concentration and DN values of the Landsat imagery data have been developed for each image. The regression model was determined based on the spectral characteristics of chlorophyll, so the green band(band 2) and near infrared band(band 4) were selected to generate a trophic state map. The coefficient of determination(R2) of the regression model for 16th September was 0.95 and that of the regression model for 18th October was 0.55. According to the trophic state map made based on Aizaki's TSI and chlorophyll-a concentration, the trophic state of Yongdam reservoir was mostly eutrophic state during this study.
In order to effectively manage forested areas in South Korea on a national scale, using remotely sensed data is considered most suitable. In this study, utilizing Land coverage maps and Forest type maps of national geographic information instead of collecting field data was tested for conducting supervised classification on SPOT-5 and KOMPSAT-2 imagery focusing on forested areas. Supervised classification were conducted in two ways: analysing a whole area around the study site and/or only forested areas around the study site, using Support Vector Machine. The overall accuracy for the classification on the whole area ranged from 54.9% to 68.9% with kappa coefficients of over 0.4, which meant the supervised classification was in general considered moderate because of sub-classifying forested areas into three categories (i.e. hardwood, conifer, mixed forests). Compared to this, the overall accuracy for forested areas were better for sub-classification of forested areas probably due to less distraction in the classification. To further improve the overall accuracy, it is needed to gain individual imagery rather than mosaic imagery to use more spetral bands and select more suitable conditions such as seasonal timing. It is also necessary to obtain precise and accurate training data for sub-classifying forested areas. This new approach can be considered as a basis of developing an excellent analysis manner for understanding and managing forest landscape.
원자력 발전소의 주변 지역은 해안지역이고 비교적 광범위하므로, 환경 변화를 감시하는데 많은 어려움이 있다. Landsat ETM+영상은 해상도가 30m 급이나 온도정보 추출에 있어 대기보정을 못하는 문제를 가지고 있다. MODIS 영상의 경우 2개의 적외선 밴드를 이용하여 대기보정된 비교적 적확한 온도를 추출할 수 있으나 해상도가 1km이다. 따라서, 두 위성영상의 자료를 이용한다면 대기보정된 고해상도의 온도자료를 추출할 수 있다. 본 연구에서는 대상지역의 Landsat ETM+영상에 대하여 기하보정을 수행하고, 방사휘도 및 온도를 산정한 후 MODIS영상을 이용하여 대기보정을 수행하였다. 그 결과 울진 원자력발전소 주변 연근해 지역과 온배수의 영향을 받지 않는 동쪽으로 5km 떨어진 동일 면적의 지역과 비교하여 보았을 때 약 $3.5^{\circ}C$ 높은 것을 알 수 있었다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.43-48
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1998
Prior to launch, simulated radiances of the Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) will be very useful to guess the real imagery of OSMI and to check the data processing system for OSMI. The data processing system for OSMI which is one sensor of Korea Mult i - Purpose Satellite (KOMPSAT) scheduled for launch in 1999 is being developed based on the SeaWiFS Data Analysis System (SeaDAS). Such a simulation should include the spectral bands, orbital and scanning characteristics of the OSMI and KOMPSAT spacecraft. The simulation is also very helpful for finding and preparing for problem areas before launch. This paper describes a method to create simulated radiances of the OSMI over the oceans. Our method for constructing a simulated OSMI imagery is to propagate a KOMPSAT orbit over a field of Coastal Zone Color Scanner (CZCS) pigment values and to use the values and atmospheric components to calculate total radiances. A modified Brouwer - Lyddane model with drag was used for the realistic orbit prediction, the CZCS pigment data were used to compute water - leaving radiances, and a variety of radiative transfer models were used to calculate atmospheric contributions to total radiances detected by OSMI. Imagery of the simulated OSMI total radiances for 6 nominal bands was obtained. As expected, water - leaving radiances were only a small fraction of total radiances and sun glint contaminations were observed near the solar declination. Therefore, atmospheric correction is very important in the calculation of pigment concentration from total radiances. Because the imagery near the sun's glitter pattern is virtually useless and must be discarded, more advanced mission planning will be required.
기존의 육상레이더망을 이용한 선박모니터링 시스템(vessel monitoring system)의 경우는 선박을 탐지할 수 있는 범위가 제한적이기 때문에 지속적인 관리와 감시에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 극복하고, 광역의 지역에 대한 효율적인 영상정보의 수집과 기상조건에 상관없는 자료의 취득이 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 해양모니터링을 위한 선박감시시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 선박탐지에 관한 연구를 수행하고자 한다. 선박 탐지에 관한 연구는 크게 선박 대상체 자체를 탐지하는 알고리즘과 항행선박에 의해 발생되는 선형 항적(航跡)을 탐지하는 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 선박 대상체 자체를 탐지하는 방법을 제안하고, 선박대상체의 위치와 항로를 파악하여 그 정확도를 일부 현장자료를 통해 검증하고자 한다. 1차 다항식 변환을 통해 입력영상을 기하보정하고 잡음제거를 위해 Wiener 필터를 사용한다. Otsu(1979)가 제안한 분산최대 2분할법을 통해 입력영상을 이진화시키고 레이블링 기법을 사용하여 영상화소들의 그룹을 재구성한다. 형태학적 필터링과 화소간 거리 클러스터링을 이용하여 선박후보대상체들을 빠르게 추출하고 중심좌표와 침로를 계산한다.
소뇌 운동실조는 점차 진행되는 신경퇴행질병이며 운동 조절을 위한 기능의 상실을 동반하기에 환자의 삶을 심각하게 저하시킨다. 소뇌 운동실조 환자는 운동제어 과정에서 부적절한 폐회로 소뇌 반응으로 인해 운동 명령이 제한된다. 본 논문에서는 최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 이용하여 소뇌의 이상으로 인한 운동실조 환자들이 외부기기를 제어할 수 있도록 운동상상 기반의 뇌파의 특성을 분석하고 이를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 기법을 제안한다. 뇌파 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스의 효용성을 검증하기 위하여 소뇌 운동실조 환자와 정상인 그룹에서 운동상상에 따른 뮤밴드 파워를 조절하는 능력을 비교하였다. 이를 통하여 소뇌 운동실조 환자에의 뇌-컴퓨터 인터페이스의 가능성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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